論文の概要: Combinatorial Civic Crowdfunding with Budgeted Agents: Welfare Optimality at Equilibrium and Optimal Deviation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13941v1
• Date: Fri, 25 Nov 2022 07:53:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-28 17:58:03.040228
• Title: Combinatorial Civic Crowdfunding with Budgeted Agents: Welfare Optimality at Equilibrium and Optimal Deviation
• Title（参考訳）: 予算エージェントによるコンビニアル・シビック・クラウドファンディング--均衡における福祉の最適性と最適偏差
• Authors: Sankarshan Damle, Manisha Padala, Sujit Gujar
• Abstract要約: 市民クラウドファンディング(Civic Crowdfunding, CC)は、公共プロジェクトへの貢献を促進するために群衆の力を利用する。 1つのプロジェクトCCに対して、研究者は、貢献するエージェントにインセンティブを与えるための返金を提供することを提案しており、それによってプロジェクトの資金調達が保証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.42992029855906
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Civic Crowdfunding (CC) uses the ``power of the crowd'' to garner contributions towards public projects. As these projects are non-excludable, agents may prefer to ``free-ride,'' resulting in the project not being funded. For single project CC, researchers propose to provide refunds to incentivize agents to contribute, thereby guaranteeing the project's funding. These funding guarantees are applicable only when agents have an unlimited budget. This work focuses on a combinatorial setting, where multiple projects are available for CC and agents have a limited budget. We study certain specific conditions where funding can be guaranteed. Further, funding the optimal social welfare subset of projects is desirable when every available project cannot be funded due to budget restrictions. We prove the impossibility of achieving optimal welfare at equilibrium for any monotone refund scheme. We then study different heuristics that the agents can use to contribute to the projects in practice. Through simulations, we demonstrate the heuristics' performance as the average-case trade-off between welfare obtained and agent utility.
• Abstract（参考訳）: Civic Crowdfunding (CC)は「群衆の力」を使って公共プロジェクトへの貢献を集めている。 これらのプロジェクトは除外できないため、エージェントは ``free-ride,''' を好み、結果としてプロジェクトは資金提供されない。 1つのプロジェクトCCに対して、研究者は、貢献するエージェントにインセンティブを与えるための返金を提供することを提案している。 これらの資金保証は、エージェントが無制限の予算を持つ場合にのみ適用される。 この作業は、CCのために複数のプロジェクトが利用可能であり、エージェントが限られた予算を持つ、統合的な設定に焦点を当てている。 我々は、資金が保証できる特定の条件を研究します。 さらに、予算制限により、利用可能なすべてのプロジェクトが資金提供できない場合には、プロジェクトの最適な社会福祉サブセットへの資金提供が望ましい。 我々は,任意の単調返済スキームの均衡において最適な福祉を達成することの不可能性を証明する。 そして、エージェントが実際にプロジェクトに貢献するために使用できる異なるヒューリスティックスを研究します。 シミュレーションにより,得られた福祉とエージェントユーティリティの平均的なトレードオフとして,ヒューリスティックスのパフォーマンスを示す。

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